一、行式存储格式介绍
在Hive中，数据存储在表中，而表可以采用多种方式来存储，如行式存储、列式存储等。行式存储格式是指将数据按行排列，即同一行内的数据存储在一起。相比于列式存储格式，行式存储格式在处理OLTP场景中的性能更好。因为OLTP场景需要对单条记录进行频繁的读写，而行式存储格式可以更快地检索出指定的记录。
二、什么是RowFormatSerde
在Hive中，RowFormatSerde用于指定表是如何进行序列化和反序列化的。具体来说，RowFormatSerde是一种序列化和反序列化数据的方式，它可以将一条记录转换为字符串或将一个字符串转换为一条记录。在Hive中，RowFormatSerde可以指定表的行式存储格式，以便在数据存储和查询时使用。
三、RowFormatSerde的使用方法
在创建表时，可以通过指定ROW FORMAT关键字和SERDE参数来定义表的行式存储格式。例如：
CREATE TABLE test_table(
id STRING,
name STRING,
age INT
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
STORED AS TEXTFILE;
上述例子中，我们指定了使用LazySimpleSerDe作为RowFormatSerde。LazySimpleSerDe是Hive自带的一种序列化和反序列化工具，它支持文本文件的序列化和反序列化操作。
四、常用的RowFormatSerde
1. LazySimpleSerDe
LazySimpleSerDe是Hive的默认SerDe，它支持文本文件的序列化和反序列化操作。LazySimpleSerDe的特点是能够快速地将数据转换为字符串，并且在查询时仅加载需要的列，减少了不必要的IO操作。
2. AvroSerDe
AvroSerDe是一种支持Avro格式的SerDe，它可以将数据序列化为二进制格式或文本格式，并且支持各种Avro数据类型。AvroSerDe可以在Hive和Avro之间进行数据交互，并且可以将Avro数据直接加载到Hive表中。
3. OrcSerDe
OrcSerDe是一种支持Orc格式的SerDe，它可以将数据序列化为二进制格式，并且使用列式存储方式进行存储。OrcSerDe可以在Hive和Orc之间进行数据交互，并且可以将Orc数据直接加载到Hive表中。
4. ParquetSerDe
ParquetSerDe是一种支持Parquet格式的SerDe，它可以将数据序列化为二进制格式，并且使用列式存储方式进行存储。ParquetSerDe可以在Hive和Parquet之间进行数据交互，并且可以将Parquet数据直接加载到Hive表中。
五、RowFormatSerde的优缺点
RowFormatSerde的选择会影响Hive表的性能和存储效率。不同的RowFormatSerde有着各自的优缺点，应根据具体场景进行选择。
优点：
1. 能够灵活地控制数据的序列化和反序列化方式；
2. 能够支持多种数据格式和存储方式，满足不同场景的需求；
3. 能够提高Hive表的查询性能和存储效率。
缺点：
1. 不同的SerDe之间，序列化和反序列化效率可能有所差异；
2. 不同的SerDe之间，支持的数据类型和格式可能不同，在使用时需要注意。
